数字技术推动了零售业高质量发展吗?——基于面板门限模型的检验

梁 佳 ,严 锋 ,杨宜苗

(1.南京审计大学 经济学院,江苏 南京 211815 2.东北财经大学 工商管理学院,辽宁 大连 116025)

一、引言

《关于加快发展流通促进商业消费的意见》对我国商品流通提出新的发展要求,鼓励运用大数据、云计算、移动互联网等现代信息技术。2019 年中国零售数字化额度超10 万亿人民币,占整体零售业三成以上,在数字经济时代,数字化转型已成为零售业高质量发展的必然趋势[1]。阿里云研究中心发布的《2019 数字化趋势报告》中指出,我国零售业将成为受新数字技术影响最深的行业之一,在未来3～5年内,数字化程度有望达到70%～80%。数字化转型改变了零售业的行业生态,数字化成为零售业价值挖掘的热点。

零售业高质量发展问题在国内已经引起少数学者的关注。张予等[2]认为,我国零售业高质量发展具有三大特征:高品质的产品服务和丰富的内容、绿色低碳和集约高效、业态多样和跨界融合。而关于零售业高质量发展的评价,总体上形成了三种观点:第一种观点简单地将我国零售业高质量发展理解为我国零售总额的增长[3];第二种观点从商品流通效率的角度评价我国零售业的发展情况,认为高质量发展的零售业在供应链、渠道、营销等方面资源的投入产出比较高,即高质量发展的零售业效率较高[4];第三种观点从零售业结构优化的角度评价我国零售业的发展状况,认为高质量发展的零售业对应的消费结构和零售结构是协同升级优化的[5]。从零售的流通本质功能——媒介供需角度来看,提高供给并不是最终目的,更好地满足消费需求才是零售的本质职能。以部分特征表示整体,例如,上述研究中简单地以我国零售总额增长代表我国零售业的高质量发展,是严重偏离“高质量”发展要求的界定方式。故本文结合流通学界对流通业高质量发展的内涵界定[6],将我国零售业高质量发展评价体系中的复合指标确定为动态稳定增长的零售总额、高效的零售业经营以及优化的高级零售业结构。

我国零售业零售总额作为最简单、基础的数量指标毫无疑问地被纳入到零售业高质量发展评价内涵体系内,只是在产业变革和数字化转型的背景下,我国零售业高质量发展要求的不再是粗放式发展模式下的零售业零售额持续增长,而应该是可持续发展的动态稳定增长。过去的一段时间内,由于全球性新冠肺炎疫情和复杂的国际经济环境共同作用,我国实体零售业出现负增长以及部分零售业态出现倒闭的现象,这种现象的产生并非是我国国内生产过剩危机的先兆,而是我国流通市场化改革、零售业产业转型过程中,零售商业市场经验以及商品经营能力积累不足导致的[7],同时商品供需存在暂时性的结构性失衡,这种零售额增长暂时性降低是完全可接受并且是零售业高质量发展的必经之路。

零售业经营效率的核心是整个零售行业零售活动成本的降低与商品流通效率的提高,不是某个或几个零售企业财务绩效指标的简单加总。现有实证研究大部分将视角固定于单个零售企业的财务绩效。齐严[8]基于57 家零售企业的财务数据研究发现大数据等新型数字技术的应用能够深入识别和把握现有目标客户的需求特征,有效提升企业经营绩效。田红彬等[9]同样是基于上市零售企业的微观数据进行实证分析发现数字化转型对实体零售企业的企业绩效存在暂时的负面影响,而新零售模式则改善了零售商的绩效。所以本文将零售业经营效率回归整个零售行业,不再关注单个微观零售企业的财务绩效,利用我国零售行业的投入产出数据对我国零售业经营效率进行衡量,作为构建我国零售业高质量发展评价体系的一项指标。

流通学界对于零售业结构的定义仍未达成学术共识。牛华勇等[10]将零售业态结构定义为各业态之间的比例结构,零售业态结构优化则是各零售业具体业态充分发挥优势,同时承担不同功能以达到协同经济效应并推动零售业整体强化效率取向的目的,最终回归零售本质职能即更好地满足消费需求的过程,明确了我国零售业态优化的两个具体方向:业态结构高级化和结构均衡化。而王晓东等[11]在关于新时期流通结构优化升级的研究中,将所有制结构、行业结构、业态结构、组织结构等定义为流通产业结构。柳思维[12]则将空间结构作为流通产业结构的主要研究对象。零售业作为流通业的子行业,本文结合流通业结构的相关研究将零售业结构指标定义为零售业内部各业种及各业态之间的比例结构。同时根据国家统计局发布的《批发和零售业总体规模不断扩大 行业结构持续优化》报告中对我国零售业行业结构优化的表述,本文以按国民经济行业分限额以上零售业企业的主营业务统计数据为基础,将各个省份发展型零售专门零售企业的主营业务收入占总零售主营业务收入的比重作为我国零售业结构优化程度的数据化指标。

总体来说,当前关于零售业高质量发展的相关研究存在以下欠缺:一是关于数字技术、零售业高质量发展的内容尚不明晰,对两个变量也缺少统一的量化标准,从而导致研究结果的异化;二是缺少关于二者之间关系的研究成果,数字技术与零售业高质量发展之间的关系不明确。研究数字技术与零售业高质量发展的关系,不仅有利于清楚地把握和理解我国零售业高质量发展的规律,而且能够为促进数字化在零售业的应用提供经验证据。

由此本文主要基于面板门限模型,利用我国30个省份零售业的宏观数据以及数字技术发展相关数据,对数字技术和零售业高质量发展之间的关系进行实证研究。本研究是对数字技术与零售业高质量发展之间关系的有益探索,研究结果对于如何通过数字技术推动零售业高质量发展具有重要的参考价值。

二、模型设定与变量选择

(一)理论分析

数字经济的发展深刻改变了商品流通经济活动的环境和条件,进一步影响到零售活动和零售商业的表现形式,通过探究数字技术在零售本质功能实现过程中所发挥的具体作用以进一步分析数字技术如何推动零售业高质量发展。

首先,谢莉娟等[13]将零售的本质功能定义为“媒介供需”,即存在于商品生产者和消费者之间,促进供给需求匹配的最直接经济活动桥梁。零售不仅仅是商品和货币的交换媒介,更是生产者和消费者之间信息传递的交换媒介,零售的媒介供需职能最终目的是更好地满足需求,而这项职能的完成又必须通过有效地信息传递以服务生产、提高供给侧效率来实现。服务于零售的媒介供需职能,数字化驱动零售创新的逻辑起点和优势在于数字化分析强化了零售与消费间的联系,精准识别消费需要,为解决生产、零售到消费的商品流通难题提供技术支撑。进一步来看,作为商品流通过程的社会交换关系,数字化零售创新的关键机理在于数字化促使商品能以更短的时间开拓至更远的市场空间,即从时间和空间的双重范畴内实现商品流通效率的提升。同时,数字技术的引入导致产销之间衔接逻辑的变化,使数字化零售在客观上具备了整合分散化生产资源并引领产能合理配置的潜在作用机理[14]。

其次,基于数字化零售驱动创新的作用机理,数字技术的零售应用利用充分挖掘零售大数据,精准把握消费者偏好、消费倾向和消费动向,加强了零售的媒介供需效率,极大程度上避免了无效的商品供给,降低零售商销售成本[15]。高密度的信息流处理技术能够将超越文字的各种消费者信息如图像、语音等转换为可视化的数据资料,将传统零售业无法收集、分析、转换的消费者相关信息层层筛选、过滤、处理,变成一份份可以直接供零售商使用的消费者需求报告,信息处理和传递的误差缩小至极致,全面突破需求侧的认知约束[16],充分提高我国零售业经营效率,同时增加零售业销售总额。标准化数据的积累借助大数据技术将庞大的消费者行为数据以标准化的形式储存下来,形成高质量的消费需要数据库,而后零售借助终端信息资源的优势积累,精准把握需求侧的消费需要,重塑推式和拉式逻辑下的零售媒介机制[13],从“人货场”角度来讲就是从“人找货”转变为“货找人”,精准的“供需匹配”极大地降低了商品在零售市场中停滞的时间。这三项数字技术的零售业应用在很大程度上提高了零售业经营效率,同时能够增加零售业销售总额,但是对零售结构并没有明确的优化能力,仅仅是单向式服务需求侧,即服务匹配消费者需求,以此提高零售效率降低销售成本。

最后,供应链信息管理技术与信息制度化共享技术的应用则依托数字技术使传统零售无法达到的微小化细分市场以及长尾市场得到充分的开发[17]。同时数字化信息技术有助于深化跨企业间的供应链管理,供应链的上游组织基于零售终端信息制度化共享,充分整合分散化的生产资源,进一步实现高效配置有效产能到生产的各个部分[13],减少了信息不对称引起的损耗,协调产业链的柔性化建设。零售商和生产者间的合作生产关系可以由基于流通渠道的供销关系转变为基于供应链的产销合作关系,进一步伴随着产品结构和生产流程的模块化分割,具有信息优势的终端零售商甚至可以通过自有品牌规则反向主导上游供应商,以此为基础重新构建模块化的产销合作网络[18],从零售端逆向规划生产端,推动零售驱动的商品流通媒介机制升级,在提高零售业经营效率的同时协调优化零售结构,但对零售总额的影响却无法准确判定。

基于上述研究的理论分析,本文归纳总结得出数字技术对零售本质职能实现的影响作用方式,如图1 所示。

图1 数字技术影响零售业高质量发展的作用方式

从数字技术对零售本质职能实现的影响机理分析中可以得到,数字技术促进我国零售业高质量发展并非简单的线性影响,对零售业高质量发展的复合型评价内涵同样存在复杂的非线性影响作用。故综合上文理论分析以及现有学者对数字技术促进我国经济增长与高质量发展、流通业高质量发展的作用存在非线性影响机制的研究[6,15],本文利用数字技术发展水平作为门限变量,采用门限回归模型检验数字技术对我国零售业高质量发展影响是否存在相似的非线性作用。

(二)模型设定

Hansen 提出的门限回归模型主要应用于非线性关系的检验,且门限变量的选择可由理论模型外生决定,可以根据变量的门限值进行划分,不同类型的门限值及其个数完全由样本数据决定[19]。模型如下:

其中,被解释变量Rqit为零售业高质量发展变量,Dtit是门限变量数字技术发展水平,Xit为影响零售业高质量发展的一组控制变量,分别是地区经济发展水平(PcGDP)、城镇化水平(Urban)、交通基础设施(Infra),γi为待估门限值。为深入分析并检验数字技术对零售业高质量发展的影响,本文将零售业高质量发展变量进行分解,利用模型对数字技术与零售业高质量发展体系内的变量间关系进行实证检验。此时,被解释变量分别为零售总额(Sale)、零售业经营效率(Re)和零售结构优化(Rs)。

(三)变量测量方法

零售业经营效率利用SBM 模型测算方式进行非参数方法估计效率,需要相应的零售业投入和产出指标。本文投入指标采用零售业从业人数作为劳动力投入指标,以零售业流动资产和固定资产作为资本投入指标,产出指标采用零售业销售额和零售企业营业收入指标,投入产出指标体系如表1 所示。

表1 零售业经营效率的投入产出指标体系

在DEA 数据包络分析的基础上,Tone 提出包含松弛变量的效率度量模型SBM(Slack Based Model)模型,该模型利用非射线式的方式引入松弛变量,由于目标函数内考虑到了松弛变量,相较径向模型对效率的测量具有更好的准确性[20],故本文采用SBM 模型对我国零售业经营效率值进行评估。假设存在n个决策单元(DMU),每个决策单元j存在m项投入Xij(i=1,2,…,m)和S 项产出Yij(i=1,2,…,s),公式中的ρ即为利用SBM 模型测算出的零售业经营效率(Re),而限制条件分别表示实际投入大于等于最优投入,实际产出小于等于最优产出。λ是DMU 的线性组合系数。而在对我国零售业经营效率测算时,对不同省份的SBM 测算效率比较,在测定时采用全局参比方法进行测定,使用所有年份的DMU 汇集总体作为参考集。具体模型公式如下:

参照国家统计信息中心对数字技术发展水平的评定标准,本文以数字基础设施水平和数字技术应用水平两项指标构建数字技术发展水平指标体系。参考国家统计信息中心的测算标准,选定单位中国光纤传输线路、人均电话互联网接入端口数量、移动通信基站设备数量作为数字基础设施水平数据。然后,选定互联网普及率、移动电子设备普及率和信息技术服务收入三个指标作为数字技术应用水平指标[21],具体指标如表2 所示。

表2 数字技术发展水平的评价指标体系

本文选取三个控制变量:一是地区经济发展水平(PcGDP)。作为基础性的外部环境影响指标,林翊等[22]、王晓东等[23]认为地区经济发展水平会直接影响地区商品流通效率,同样对商品流通面向消费者的零售环节产生影响,故本文使用人均GDP来衡量地区经济发展水平。二是城镇化水平(Urban)。丁宁等[24]在对零售业的研究中,明确了我国城镇化发展是零售业发展的外部性影响因素,城镇化率对零售企业的影响主要表现在地址的选择、物流策略的选择等方面,故本文选取各省份城镇人口数占各省份人口总数的比重来表现该省份的城镇化率。三是交通基础设施(Infra)。王晓东等[23]在对中国商品流通效率及其影响因素的实证研究中,将物流基础设施以各省份的公路里程、水路里程与铁路里程之和除以省份面积的比值来反映。对于零售环节来说,实体商品的零售很大程度上受限于物流运输活动,故本文以同样的定义方式来衡量地区交通基础设施水平的发展。本文模型中采用的主要变量及其测量方法如表3 所示。

表3 变量选取与说明

(四)数据来源

本文所选取的数据为我国30 省份2010—2019 年共10 年的数据,该时间段内国家统计数据比较完整,对本研究所需的关键区域数据也不存在缺失,且量纲统一。由于西藏地区数字经济发展缓慢,部分数据无法获得,故本文面板数据截面个体数只涉及30 个省份(不包含西藏)。数据来源为各年度的《中国统计年鉴》、国家统计局、地方统计局以及中华全国商业信息中心。同时,为消除价格因素对实证研究的影响,以2010 年为基期,使用基期的GDP 平减指数对各省份人均GDP、限额以上零售业企业流动资产总计进行平减处理,使用基期的消费者价格指数将限额以上零售业零售总额、限额以上零售业企业营业收入进行平减,使用固定资产投资指数对限额以上零售业企业固定资产总计进行平减。

三、实证结果分析

(一)变量测算

在对面板模型数据检验进行验证之前,需分别确定零售业高质量发展和数字技术发展水平两个变量的数值。同时采用国家“七五计划”提出的中国区域划分方法,将我国经济区域划分为东部、中部和西部三个地区,东部地区包含北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南共12 个省份,中部地区包含山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽,江西、河南、湖北、湖南共9 个省份,西部地区包含重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆共10 个省份,本文因数据缺失排除了西藏地区,故西部地区实际为9 个省份。

1.零售业经营效率指标测算。基于SBM 法分别测算出2010—2019 年各省份以及三大区域的零售业经营效率。从各省份零售业经营效率数值来看,该数值在各省份之间差异明显。从三个区域的零售业经营效率测算值来看,在2010—2019 年,东部地区零售业经营效率提高最快,从0.644 提高至0.880,效率提升36.6%;而中西部地区则发生了零售业经营效率下降情况,中部地区零售业经营效率从0.464 降低为0.421,效率降低了9.3%;西部地区零售业经营效率从0.658 降至0.551,效率降低了16.3%。东中西部地区的零售业经营效率差距不断扩大。

2.零售业高质量发展指标测算。参考王学民[25]、林海明等[26]对因子分析法综合评价因子与主成分实际的关系差异处理的方式,采用SPSS 软件对零售额、零售业经营效率以及零售业结构优化三个指标数据进行KMO 检验和Bartlett 球形检验,得到KMO 值大于0.7 且球形检验显著性水平值为0.000,故可以使用因子分析法。根据累计方差贡献率和因子成分系数矩阵确定三个指标的具体权重:零售额(Sale)指标累计贡献率为34.391%,权重为28.527%;零售业经营效率(Re)指标累计贡献率为72.065%,权重为41.334%;零售业结构优化(Rs)指标累计贡献率为87.206%,权重为30.139%。

根据上述测定的零售业高质量发展评价指标体系各指标权重,本文对2010—2019 年各省份零售业高质量发展情况进行测算,部分地区数据如表4 所示。从我国整体零售业高质量发展水平变化来看,东部地区零售业高质量发展水平提高136%,中部地区提高208%,而西部地区则提高311%,表明我国零售业高质量发展趋势较快。从区域间差距来看,东部地区零售业高质量发展水平高于中西部地区,中部和西部地区的零售业高质量发展水平相近,但按零售业高质量发展测算结果的趋势来看,中西部地区的零售业高质量发展水平会逐渐向东部地区靠拢。

表4 部分地区零售业高质量发展水平测算结果

3.数字技术发展水平测算。参考林海明等[27]的研究,为了避免主观因素的影响导致数字技术发展水平的评价指标产生偏误,消除各级指标之间的互相影响,本文采取主成分分析法对数字技术发展水平评价指标权重进行测定,对标准化数据分别进行KMO 检验和Bartlett 球形检验,以总方差解释表和因子成分系数矩阵确定各项指标的权重。数字基础设施水平(DtInfra)所占比重为43.233%,数字技术应用水平(DtAppl)所占比重为56.767%。

根据测定的数字技术发展水平评价指标体系各指标权重对2010—2019 年各省份数字技术发展水平进行测算。从我国整体数字技术发展水平变化来看,东部地区数字技术发展水平指数提高64.4%,中部地区提高94.8%,而西部地区则提高105.7%,表明我国整体数字技术发展迅猛。从区域间差距来看,中西部地区的数字技术发展程度相近,东部地区数字技术发展水平远远高于中西部地区,且按数字技术发展测算结果的基本趋势来看,中西部地区的数字技术发展仍然会长期落后于东部地区。

(二)描述性统计分析

本文主要变量的描述性统计情况如表5 所示,从表5 数据可以得到:2010—2019 年我国零售业高质量发展水平最大值为9.38,最小值为0.87;零售业省份零售额最大值为4.295 万亿元,最低为0.035 万亿元;省份人均国内生产总值最大值为16.764 万元,最小值为3.406 万元;城镇化率最高为88.3%,最低为34.1%;各省份零售业效率最大值为100%,最小值为23.6%;数字技术发展水平最大值为0.983,最小值为0.178。由上述数据不难得到:我国零售业发展水平以及数字技术发展水平省际差距较大,我国的地区发展不平衡问题比较突出,区域协调发展的政策效果并不理想。零售业结构优化最大值为0.432,最小值为0.163,说明我国零售业结构优化水平较低。

表5 主要变量数据统计描述

(三)Hansen 门限回归模型检验

判断数字技术与零售业高质量发展之间是否存在门限效应,必须先利用F统计量来判断门限值的个数以确定模型具体的门限形式,然后才能应用门限效应模型进行实证检验。

首先,利用F统计量来判断门限值的个数以确定模型具体的门限形式。从表6 可得:数字技术发展水平对零售业高质量发展影响模型通过了在10%显著性水平下的单一门限显著性检验,双重门限效应显著性检验未通过,说明数字技术发展水平对零售业高质量发展影响存在单一门限效应,门限估计值为0.536。数字技术发展水平对零售额影响模型没有通过单一门限显著性检验,说明数字技术发展水平对零售额的影响不存在非线性门限效应。数字技术发展水平对零售业经营效率影响模型分别在10%和5%的显著性水平下通过了单一门限和双重门限检验,三重门限效应显著性检验未通过,说明数字技术发展水平对零售业经营效率存在双重门限效应,且第一门限估计值为0.316,第二门限估计值为0.601。数字技术发展水平对零售业结构优化影响模型在10%显著性水平下通过了单一门限显著性检验,双重门限效应显著性检验未通过,说明数字技术发展水平对零售业结构优化存在单一门限效应,门限估计值为0.583,且表6 中对应门限估计值的置信区间较窄,门限估计值的识别较为准确。

表6 门限效应检验

其次,分析数字技术对零售业高质量发展存在的单一门限效应。由表7 中数据可以得到:单一门限模型得到数字技术发展水平对零售业高质量发展影响的门限值为0.536,对应门限上下区间估计系数分别为1.792(Dt≤0.536)和3.235(Dt＞0.536)且在1%显著性水平下显著,表明数字技术发展水平在门限值上下两个阶段与零售业高质量发展都存在正相关关系。从系数值大小变化来看,跨越门限值后的系数值显著大于未跨越门限值时系数值,数字技术发展对零售业高质量发展的影响是由弱变强的,说明数字技术发展对零售业高质量发展存在正向的非线性效应。

表7 零售业高质量发展单一门限模型估计结果

从省份固定效应和省份时间交互效应回归结果来看,数字技术发展对零售业高质量发展同样起到了显著的正向作用,数字技术的发展和应用可以直接推动零售业高质量发展。数字技术在重构零售供应链、提高供给侧效率方面具有重要作用,物联网、人工智能等技术应用驱动零售门店服务升级,大数据技术赋能优化零售企业经营效率[24]。而数字经济时代由于技术开发、应用所需要的前期投入成本以及数字技术基础设施不完善,大量中小型零售商缺乏数字化专业人才以及运营管理经验,前期需要投入大量的资金以达到足以突破数字技术发展门限水平。数字技术发展水平在低于门限值0.536 时,对我国零售业高质量发展的正向影响能力远远低于跨越门限值后数字技术对零售业高质量发展的推动能力。但从整个发展过程来看,数字技术发展水平不论是否跨越门限值,对我国零售业高质量发展的影响都显著为正,同样验证了数字技术的应用,有助于我国零售商快速提升专业化商品经营能力,包括自主采购、精准营销等能力,提高我国商品流通领域的媒介性以及先导能力[28],推动了我国零售业高质量发展。

最后,检验并分析数字技术对零售经营效率的影响。从表8 中可以得到:第一门限值(0.316)和第二门限值(0.601)将样本分为三个门限区间,分别为数字技术发展低水平区间(Dt≤0.316)、中水平区间(0.361 ＜Dt≤0.601)以及高水平区间(Dt＞0.601)。当数字技术发展水平在不同门限区间内时,数字技术发展水平对零售业经营效率的影响系数显著不同:当数字技术发展水平低于第一门限值(Dt≤0.316)时,其对零售业经营效率的影响估计系数为-0.046,在5%的显著性水平上显著;而当数字技术发展水平处于第一门限值和第二门限值之间(0.316＜Dt≤0.601)时,数字技术发展水平对零售业经营效率的影响显著为正,估计系数为2.663 在1%的显著性水平上显著,同时在三个门限区间弹性系数中也是最高的;当数字技术发展水平超越第二门限值(Dt＞0.601)时,数字技术发展水平对零售业经营效率的影响仍然为正,估计系数为1.135 在1%的显著性水平上显著。因此,数字技术发展对零售业经营效率存在正向的非线性作用。

表8 零售业经营效率双重门限模型估计结果

然而,从双重门限效应回归结果来看,三个门限区间内的估计系数显著不同,存在明显的门限分隔。从系数的符号来看,系数从低水平区间内的负值变为中水平和高水平区间内正值,表明在数字技术发展的初期,数字技术发展对零售业经营效率的影响为负影响。在数字技术发展水平低于第一门限值时,数字技术发展所需要的基础设施建设水平低下,数字技术自身发展受限,相应的数字产业、人才培养等都尚未发展成熟,资源更多地配置到发展数字技术行业领域内,对生产率的提高十分有限,也就产生了“索洛悖论”。同时数字技术应用率低,并不能够结合具体的其他产业进行融合发展,零售业与数字技术的结合所投入的各项资源得不到应有的报酬,在数据上就表现为数字技术阻碍了零售业经营效率的发展,也就是负向影响。但数字技术发展水平一旦突破了第一门限值,零售业经营效率会伴随着数字技术发展水平的提高而大幅提升,数字技术对零售业经营效率的影响会立刻变为正向的推动作用,数字技术开始产生溢出效应,数字经济迅速发展,充分降低了零售业信息传播成本以及交易成本[29],零售业享受到数字经济带来的数字红利,零售效率提升所带来的报酬远远高于数字技术发展初期的投入,零售业进入高质量发展的初期轨道。从系数值来看,当数字技术发展水平超过第二门限值时,数字技术发展水平影响系数仍为正,但数值变小,主要原因可以分为两点:第一,技术限制。随着数字技术高速发展,数字技术与零售业的融合深化不可避免地会遇到瓶颈,当数字技术发展到一定水平后,对零售业经营效率的提升会逐渐变小,此时如果没有突破性的技术发展或者零售业自身的突破性发展,零售效率只会随着追加资源投入的增加而减少。第二,市场饱和。由于数字技术对零售业经营效率的提升作用,数字技术推动零售市场发展逐步成熟直至饱和。在这个发展过程中,越往饱和方向发展,消费需求不会有明显地增加,那么对于数字技术的追加投入只会导致零售效率的递减,表现在数据上就是数字技术发展水平在超过第二门限值后对零售业经营效率正向影响的系数变小,表明高质量发展的零售业必须要控制并维持在一个合理的产业规模水平上。

(四)稳健性检验与内生性检验

1.稳健性检验。参照赵涛等[30]在数字经济与高质量发展研究中对数字技术应用存在的“先发优势”问题的处理方法,将面板门限模型回归结果和固定效应面板模型的回归结果进行对比,通过设定省份固定效应以及省份时间交互效应来缓和数字技术发展带来的宏观环境变化。从表7 和表8 中省份固定效应模型和省份时间交互模型的回归结果来看,对应参照双重门限模型和单一门限模型的回归结果,所得出的结果与本文分析的结论基本一致,故本文估计的结果较为稳健。

2.内生性检验。首先,对于核心解释变量的测算误差导致的内生性问题,本文选取的数据均来源于国家及地方统计局和中华全国商业信息中心,在保证了数据权威性的同时,本文也对相关零售数据进行了价格平减处理,尽可能降低数据因价格因素对最终测算结果的影响。其次,互为因果带来的内生性问题的判断,零售业经营效率的提高和零售业结构的升级主要与零售业资源投入、商品流通效率、消费升级等流通产业内的业务有关,而数字技术发展水平主要与信息技术、通信技术以及移动互联网技术等科技产业的发展有关,因此二者之间的因果关系中数字技术发展水平可以确定为主因。最后,为保证面板门限模型回归估计量的无偏性,进一步对门限变量Dt进行外生性检验,利用数字技术发展水平指标的一阶、二阶滞后项作为工具变量进行回归估计,采用两阶段最小二乘法进行回归,对结果进行内生性检验。检验结果为:不可识别KP 统计量的P值为0.000,在0.01 的水平上拒绝原假设,即本文选用的工具变量识别性高;F统计量为245.96显著大于临界值,故不存在弱工具变量问题;Hansen检验值伴随概率P值大于0.1,不拒绝原假设,即工具变量均为外生变量;用DWH 检验对模型进行异方差情形的内生性检验得到P值为0.942,即内生性不显著,则门限变量Dt是外生变量,回归估计值是无偏估计,进一步验证了数字技术发展水平对零售业经营效率的双重门限效应和数字技术发展水平对零售业结构优化的单一门限效应。

四、结论和对策建议

(一)主要结论

本文利用2010—2019 年我国30 个省份面板数据,基于面板门限模型,对数字技术和零售业高质量发展的关系进行实证研究,研究结果表明:

第一,数字技术对我国零售业高质量发展的影响存在单一门限效应。数字技术的发展不论是处于跨越门限水平前的低发展水平还是处于跨越门限水平后的高发展水平上,整体上都积极推动了我国零售业高质量发展,同时数字技术会促进零售额的增加、零售业经营效率的提高以及零售业结构的优化。

第二,数字技术发展水平对我国零售业经营效率的影响存在双重门限效应。数字技术整体上对我国零售业经营效率具有显著的正向影响,但只有数字技术发展水平突破第一门限水平后,数字技术对零售业经营效率的正向影响才开始产生,并且在未达到第二门限水平时,正向影响能力最大;而当数字技术发展超过第二门限水平后,高发展水平的数字技术仍然会对零售业效率产生正向影响,但影响能力减小。

(二)对策建议

第一,加快我国零售企业数字化进程。政府应充分发挥对零售行业的引导作用,落实数字化转型支持政策,提高零售企业零售数字化转型效率。零售业借助政府发展数字经济的宏观政策,深度融合数字技术到零售关键环节,实现零售前端和中端一体化,加大零售业数字技术基础设施投入,全面提升我国零售业经营效率。

第二,全面深化应用新核心数字技术。创造性发展国内零售平台,推进现代化零售业改革。由于存在门限效应,零售企业在初期对数字技术开发应用的持续投入增加了企业经营成本,降低了企业的经营效率,此时零售企业可以通过与数字产业类企业合作,打造具备用户、交易、关系于一体的新零售平台,打破传统零售以购销差价实现价值创造的模式,建立零售数据资产化、新零售平台产业化的盈利模式,推动零售企业数字化进程,优化我国零售业结构。

第三,重建消费者需求为导向的零售体系。新数字技术的应用环境下,传统供给导向零售业商品和服务的同质化日渐严重,零售体系的创新构建必须以消费者为中心,以丰富使用价值的消费需要为核心,利用数字技术强化零售企业连接消费者的能力,逆向组织供应链上游资源,与制造企业和原材料供应商等上游企业数据共享,搭建零售业数字化信息共享平台,将消费者需求纳入产品研发设计、生产、配送以及售后服务的整个零售体系内,围绕商流、物流、信息流的数据共享,节约商品流通成本,提高商品流通效率,实现跨越式发展。

五、研究局限与展望

本文还存在三个方面的研究局限:

第一,零售业高质量发展涉及经济、绿色、效率、生态等多重目标,本文基于现有文献和数据可获得性,仅关注了零售总额、零售业经营效率以及零售业结构优化三个方面。未来研究可以考虑深入探究零售业高质量发展内涵、评价指标以及数据处理,进一步给出我国零售业高质量发展的明确定义并完善我国零售业高质量发展的评价指标体系。

第二,数字技术的影响效应可能存在滞后期,由于2020 年数据缺失,本文无法进行滞后期效应检验。同时对于数字技术与零售业高质量发展的双重门限效应检验也未通过,未来研究可考虑增加面板数据量,利用门限回归模型进一步探讨数字技术对零售业高质量发展是否存在双重门限效应,进而验证数字技术对零售业高质量发展的影响。

第三,不同地区数字技术发展水平对该地区的零售业高质量发展影响可能存在差异,本文虽然进行了区域划分,但因为篇幅所限并没有进行区域异质性分析。未来研究可以探讨数字技术对东部和中西部地区零售业高质量发展的作用方式以及影响能力差异,并且能够针对不同地区给出相应的政策性建议以及零售企业发展对策。